Warum Workflow-Design bei der Einführung von KI wichtiger ist als Technologie
Domenico Gagliardi ist der Gründer von Kortix.ai, einer Plattform, die KI-Agenten orchestriert und das traditionelle Führungsmodell auf den Kopf stellt.
KI-First-Führung bedeutet, Systeme zu gestalten, nicht Entscheidungen zu treffen: Domenico Gagliardi argumentiert, dass moderne Führungskräfte von Entscheidern zu Systemdesignern werden müssen. Anstatt Aufgaben an Menschen zu delegieren, gestalten Führungskräfte Workflows, in denen KI-Agenten etwa 80 % der Ausführung übernehmen, während Menschen sich auf Urteilsvermögen, Kreativität und Vision konzentrieren. Leitplanken sind wichtiger als Genehmigungen.
Echte KI-Transformation beginnt bei Workflows, nicht bei Tools: Die meisten Unternehmen scheitern mit KI, weil sie diese einfach auf veraltete Prozesse aufsetzen, statt grundlegend zu überdenken, wie Arbeit erledigt wird. Domenicos Framework dreht diesen Ansatz um: Es beginnt mit der Workflow-Abbildung, identifiziert klar, wo menschliches Urteilsvermögen wirklich Mehrwert schafft, automatisiert alles andere und prüft fortlaufend die KI-Agenten auf Vertrauenswürdigkeit und Nachvollziehbarkeit.
Persistente, lernende Agenten schaffen exponentiellen Vorteil: Agenten, die Präferenzen, Kontext und Ergebnisse lernen, verbessern sich mit jedem Zyklus und übertreffen schließlich ihre Schöpfer. Das verschiebt den Nutzen von KI von Produktivitätssteigerungen hin zu sich selbst verstärkender Intelligenz und erzwingt Änderungen im Organisationsdesign, bei Preisstrategien und sogar bei Berufsbezeichnungen.
In unserem Interview teilte Domenico ein Rahmenkonzept zur Umgestaltung jedes Workflows sowie Einblicke, warum die Einführung und Kompetenz im Bereich KI in den meisten Unternehmen hinterherhinken.
KI-first-Führung
Ich bin der Gründer von Kortix.ai. Ich habe über 10 Jahre lang Engineering-Teams bei Series B+ KI/ML-Startups skaliert und immer wieder das gleiche Problem gesehen: Die Unternehmen hatten die Technologie, benutzten jedoch noch Führungsmodelle aus der Vor-KI-Zeit.
Ich habe Kortix gegründet, um einen anderen Ansatz zu beweisen — Organisationen, die KI-Agenten orchestrieren, anstatt nur Menschen zu dirigieren. Wir betreiben das gesamte Unternehmen auf unserer eigenen Plattform, was bedeutet, dass ich KI-first-Führung täglich in der Praxis teste.
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Wie Führungskräfte sich vom Entscheider zum Systemgestalter entwickeln
Als Führungskraft hat sich meine Rolle vom Entscheider zum Systemgestalter gewandelt.
Ich delegiere Aufgaben nicht mehr an Menschen. Ich gestalte Workflows, in denen Agenten 80 % der Ausführung übernehmen und Menschen sich auf Urteilsvermögen konzentrieren.
Das erforderte, dass ich die Annahme aufgebe, dass mehr Menschen = mehr Kapazität bedeutet. Das stimmt nicht. Nicht mehr. Wir arbeiten mit 70 % weniger Personal als vergleichbare Startups, weil wir bessere Agenten-Workflows entwickeln.
Außerdem musste ich mich daran gewöhnen, nicht überall mit im Bilde zu sein. Unsere Agenten treffen täglich Hunderte von Entscheidungen ohne meine Freigabe. Meine Aufgabe ist es, Leitplanken zu setzen, nicht Handlungen abzuzeichnen.
Wie KI das strategische Denken moderner Führungskräfte verstärken kann
KI am Arbeitsplatz automatisiert nicht nur stupide Arbeit, sie verstärkt auch das strategische Denken.
Früher verbrachte ich Stunden damit, Daten zu sammeln und war am Ende der Entscheidungsfindung geistig erschöpft. Jetzt übernimmt KI die ersten 90 % (Recherche, Synthese, Szenarienmodellierung) und bringt mich erfrischt an den Entscheidungspunkt — nachdem ich zehnmal mehr Szenarien als zuvor durchspielen konnte.
Der durch KI geschaffene Freiraum hat eine Kreativität freigesetzt, von der ich gar nicht wusste, dass ich sie besitze. Früher habe ich meinen Wert daran gemessen, wie viel ich erledigen konnte. Heute messe ich ihn daran, wie gut ich denken kann.
Mit anderen Worten: KI hat mich menschlicher gemacht; sie hat mich nicht überflüssig gemacht.
Warum die Behandlung von KI als Mitarbeiter statt als Werkzeug alles verändert
Aktuell gibt es einen großen Bruch in der Art und Weise, wie Unternehmen KI einsetzen. Sie sehen KI als Werkzeug statt als Mitarbeiter.
Daher hängen die meisten Unternehmen ChatGPT einfach an bestehende Workflows und nennen es Transformation – aber Menschen übernehmen dennoch 90 % der Arbeit.
Das eigentliche Versprechen von KI ist Autonomie: Agenten, die Workflows von Anfang bis Ende ohne menschliches Zutun ausführen. Deshalb nutzen wir folgendes Rahmenkonzept:
- Zuerst Workflows abbilden.
- Fragen, wo menschliches Urteilsvermögen einzigartigen Wert schafft.
- Alles andere automatisieren.
- Jede KI-Entscheidung protokollieren und erklärbar machen.
- Wöchentliche Agenten-Audits durchführen, um Vertrauen zu schaffen.
Die Unternehmen, die künftig vorne liegen, werden nicht die besten Werkzeuge — sondern die besten Agenten haben.
Wie KI-Agenten zentrale Geschäftsprozesse grundlegend verändern können
Hier sind einige Beispiele von Workflows, die wir erfolgreich mit KI in der Unternehmensstrategie grundlegend erneuert haben:
- Einstellung: Agent sichtet Lebensläufe, bewertet Kandidat:innen, entwirft E-Mails und plant Interviews.
- Ergebnis: 3 Stunden/Rolle → 15 Minuten.
- Strategie: Ich stelle eine Frage. Agent sammelt Daten, generiert 3-5 Optionen mit Vor- und Nachteilen, modelliert Szenarien.
- Ergebnis: Ich treffe Entscheidungen mit zehnfach mehr Kontext in einem Zehntel der Zeit.
- Organisationsdesign: Wir kartieren zuerst Arbeitsabläufe, dann gestalten wir Rollen rund um das, was Menschen einzigartig beitragen.
- Kundenakquise: Agent durchsucht täglich LinkedIn nach Zielprofilen, reichert Daten mit Unternehmensinformationen an, bewertet Leads von 0-10, entwirft personalisierte Nachrichten.
- Ergebnis: 2-3 Stunden/Tag → 20 Minuten. Rücklaufquote hat sich vervierfacht.
- Content: Agent beobachtet Trends, entwirft Beiträge in meinem Stil, erstellt plattformspezifische Varianten und terminiert die Veröffentlichung.
- Ergebnis: 2x/Woche → 5x/Woche Veröffentlichung, 3-facher Anstieg der Interaktionen.
Warum persistenter Speicher entscheidend und problematisch ist
Ich bin besonders begeistert vom Aufbau agentenbasierter Arbeitsabläufe mit persistentem Speicher.
Der Reddit-Agent, den ich gebaut habe, läuft zum Beispiel jeden Tag um 6 Uhr morgens, durchsucht über 15 Subreddits nach Schlüsselwörtern (KI-Agenten, Automatisierungsbedarf, Nennungen von Wettbewerbern), bewertet Beiträge von 0-10 hinsichtlich Relevanz/Absicht, erstellt authentische Antworten und sendet mir eine Zusammenfassung. Ich entscheide, auf welche Beiträge ich reagiere, und er merkt sich, welche ich auswähle. Außerdem lernt er meine bevorzugte Tonalität und verfolgt, auf welche Antworten Resonanz erfolgt.
Im ersten Monat habe ich 80 % der Antworten bearbeitet. Aber jetzt, nach sechs Monaten, bearbeite ich nur noch 5 % – und das meist aus strategischen Gründen. Die Abdeckung stieg von 20–30 Beiträgen/Tag auf über 200. Interaktion auf Antworten hat sich verdreifacht.
Der Agent schreibt inzwischen besser als ich, weil er tausende Interaktionen analysiert hat. Das ist keine einfache Automatisierung, sondern aufeinander aufbauende Intelligenz. Jede Aufgabe macht ihn bei der nächsten besser. Hat man einmal eine lernende KI erlebt, möchte man keine KI mehr, die vergisst.
Trotz dieses speziellen Erfolgs bleibt persistenter Speicher eine Herausforderung. Erinnerungsvermögen und Kontextverständnis sind heute zentrale Hürden von KI in Lernen und Entwicklung.
Hier ist der größte Fehler, den Führungskräfte bei der Einführung von KI machen: Sie behandeln es als Technologieproblem und nicht als Führungsfrage. Die Einführung von KI hat nichts mit Werkzeugen zu tun. Es geht darum, die Herangehensweise an Arbeit grundlegend neu zu denken.
Der Fehler, den die meisten Führungskräfte bei der Einführung von KI machen
Hier ist der größte Fehler, den Führungskräfte bei der Einführung von KI machen: Sie behandeln es als Technologieproblem und nicht als Führungsfrage.
Sie kaufen ChatGPT-Lizenzen, führen Schulungen durch, fügen KI-Funktionen hinzu und messen die Nutzungsraten — und wundern sich dann, warum sich nichts ändert.
Die Einführung von KI hat nichts mit Werkzeugen zu tun. Es geht darum, die Art und Weise, wie Arbeit geschieht, grundsätzlich neu zu denken. Die eigentlichen Fragen sind:
- Welche Arbeit sollten Menschen erledigen und welche Agenten?
- Wie können wir Workflows von Grund auf neu gestalten?
- Wie sieht unsere Organisation aus, wenn Agenten 80 % der Ausführung übernehmen?
Beginnen Sie mit Workflows, nicht mit Tools. Gestalten Sie neu, statt zu optimieren. Gehen Sie mit gutem Beispiel voran. Die Transformation durch KI ist ein Führungswandel, kein IT-Projekt.
Beginnen Sie mit Workflows, nicht mit Tools. Gestalten Sie neu, statt zu optimieren. Gehen Sie mit gutem Beispiel voran. Die Transformation durch KI ist ein Führungswandel, kein IT-Projekt.
Wie man echte KI-Kompetenz aufbaut: Orchestrierung lehren, nicht Tools
Wir vermitteln Mitarbeitenden, KI-Systeme zu orchestrieren – nicht bloß Tools zu nutzen.
In der ersten Woche kartiert jede:r die eigenen Aufgaben als Workflows (Eingaben, Entscheidungsstellen, Ausgaben) und entwickelt den ersten eigenen Agenten. Danach gibt es wöchentliche Agenten-Reviews: Was hat funktioniert, was nicht, und was kann verbessert werden?
Wir schulen dazu, zu erkennen, wo menschliches Urteilsvermögen unersetzlich ist. Alles andere wird automatisiert. Und Teams teilen ihre Agenten funktionsübergreifend.
Die drei Probleme, die die Einführung von KI in den meisten Organisationen hemmen
Auch mit all dem sehe ich drei häufige Probleme bei der Einführung von KI:
- Frühe Angst vor „KI wird mich ersetzen“. Das wird gelöst, indem gezeigt wird, dass die Mitarbeitenden, die die besten Agenten bauen, befördert werden.
- Übermäßiges Vertrauen in KI ohne Überprüfung. Das wird durch verpflichtende Audits gelöst.
- Blindheit gegenüber Arbeitsabläufen: Das wird gelöst, indem Mitarbeitenden erklärt wird, warum sie an bestimmten Punkten im Ablauf aktiv eingebunden werden müssen – und wie sie das tun können.
KI-Bereitschaft bedeutet, in Systemen zu denken, zu vertrauen, aber zu überprüfen und zu wissen, wann man eingreifen muss.
Wie man vom Toolkauf zu KI-gestützten Workflows wechselt
Hier ist unser Kern-Stack:
- Kortix: Unsere Plattform betreibt jeden Workflow
- Claude/GPT-4: Wir verteilen Aufgaben je nach Komplexitätsgrad
- Linear: Projektmanagement, integriert mit Agenten, die Fehler automatisch vorsortieren
- Slack: Kollaborationszentrale für Mensch und KI
- Cursor: Entwicklung — man kann Cursor in Slack taggen und Änderungen am Repository vornehmen, ohne die Tastatur zu berühren
- GitHub: Standard-Entwicklungsworkflow
- Supabase: Backend
- Vercel: Deployment
- Resend: E-Mail
- PostHog: Analysen mit agentengestützten Einblicken
Das wurde gegenüber unserem Start deutlich vereinfacht. Wir haben Zapier, Make, Hubspot und Calendly entfernt und durch eigens entwickelte Agenten ersetzt.
Es ist ein grundlegender Wandel: Wir sind von „Tools kaufen" zu „Workflows bauen“ gewechselt. Wenn sich etwas nicht in unser Agenten-Ökosystem integrieren lässt, ersetzen wir es.
Wie agentenbasierte Workflows strategische Kurswechsel erzwingen
Mit dem Aufkommen agentenbasierter Workflows verschieben wir uns von Software-as-a-Service hin zu Agents-as-a-Service. Praktisch bedeutet das: Unser Geschäftsmodell wechselt von nutzerbasierter Abrechnung zu ergebnisbasierter Abrechnung – Sie bezahlen pro automatisierter Aufgabe, nicht pro Nutzer.
Unsere Go-to-Market-Strategie hat sich von Verkäufen an mittlere Führungskräfte hin zu Verkäufen an CEOs/CFOs verschoben. Denn wir konkurrieren mit Einstellungen, nicht mit anderen Tools.
Auch unsere Produktstrategie hat sich gewandelt – von Feature-Entwicklung hin zur Erstellung vorkonfigurierter Agenten für typische Workflows.
Und unser Nutzenversprechen hat sich von „Zeit sparen" hin zu „skalieren ohne zusätzliche Einstellungen“ verändert. Wir bieten KI-native Infrastruktur – keine KI, die als Add-on auf bestehende Software aufgesetzt ist.
Wie KI traditionelle Rollen bis 2030 verändern wird
Die traditionelle Gründerrolle wird in den nächsten Jahren aussterben.
Bis 2030 werden „Orchestrator-Gründer“ Flotten von KI-Agenten steuern, anstatt alles alleine zu machen. Ein einziger Gründer mit 100+ Agenten kann $100M+ ARR erreichen.
Wir werden aufhören, für die Ausführung einzustellen – Jobtitel werden „Agenten-Orchestrator“ und „Workflow-Architekt“ lauten. Agenten sind im Grunde Mitgründer mit besonderer Fachkompetenz, die argumentieren, lernen und sich verbessern.
Traditionelle SaaS-Modelle werden zusammenbrechen. Unternehmen werden autonome Agenten verkaufen, keine Tools.
Organigramme zeigen Übergaben zwischen Agenten und Menschen im Workflow, keine Berichtslinien.
Die wirtschaftliche Logik ist unausweichlich: Einen Mitarbeiter einzustellen kostet $100K+/Jahr, einen Agenten einzusetzen kostet $1K-$10K/Jahr.
Unternehmen, die sich nicht anpassen, sind wie Blockbuster im Jahr 2010.
Was Führungskräfte jetzt tun sollten, um KI-first-Organisationen zu gestalten
Hier mein Rat:
- Hören Sie auf, alte Arbeitsabläufe zu optimieren – entwerfen Sie sie von Grund auf neu, mit einem AI-First-Ansatz.
- Vertrauen Sie auf das von Ihnen gestaltete System, nicht auf einzelne KI-Aufgaben.
- Stellen Sie Menschen mit Urteilsvermögen und Systemdenken ein, nicht für bloße Ausführung.
- Erproben Sie Ihre eigenen Lösungen, bevor Sie sie im Team einführen.
- Messen Sie die Hebelwirkung (Output pro System), nicht die Produktivität (Output pro Person).
- Akzeptieren Sie das Unbehagen, "nicht genug zu tun" – Ihr Wert liegt jetzt in Urteilsvermögen, Kreativität und Vision.
- Handeln Sie schnell, aber bauen Sie Vertrauen durch Transparenz und Iteration auf.
- Denken Sie in Jahrzehnten, handeln Sie in Tagen.
- Und warten Sie nicht auf Erlaubnis – starten Sie mit Ihren eigenen Abläufen, beweisen Sie den Mehrwert und skalieren Sie dann.
Und ich sage es so: KI ersetzt Führung nicht – sie verstärkt sie.
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